Pull to refresh
10
0
Карбовничий Василий @menstenebris

Разработчик

Send message

Что делать, когда преследует бывший… работодатель?

Reading time12 min
Views87K

Syn ack, Хабр!

Наверное, все мы в детстве ждали Нового Года! Некоторые из нас помнят то самое новогоднее настроение и предчувствие праздника, но с возрастом оно куда-то уходит, и праздники превращаются в выходные. Новогоднего чуда не ждешь - просто планируешь, как провести свободное время с пользой для себя и семьи.

В преддверии 2022 года я сидел и не думал о Новом Годе, тем не менее, новогоднее чудо со мной все же случилось - ко мне на работу пришел настоящий Дед Мороз (с бородой)! Только в мешке у него были не подарки, а проблемы, которые он надеялся мне доставить. Сначала, дойдя до моего руководства, он пытался очернить мою репутацию, а затем встретился и со мной - этот Дед Мороз не хотел слушать от меня стихи, он хотел, чтобы я наконец удалил статью, написанную  почти полгода назад. С тех пор её настойчиво просят удалить неизвестные мне личности.

В этой ситуации может оказаться любой из нас, особенно это касается авторов статей на хабре. Давайте разберемся, что же произошло, а самое главное, что же делать в таких ситуациях.

Читать далее
Total votes 275: ↑266 and ↓9+257
Comments201

Профсоюзный дайджест. Цифровое подавление, бригады “удоленщиков”, 10 суток ареста, зарплатный железный занавес, IT 90-е

Reading time8 min
Views18K

Syn ack, Хабр!

Эта неделя выдалась очень горячей: массовые блокировки, арест председателя профсоюза курьер, попытки удаления постов о работодателях (и моих в том числе), возвращение эпохи 90-х в айти бизнесе, железный занавес для сотрудников компаний. Во всех этих случаях становится ясно - каждый сотрудник рискует остаться один на один с корпорацией и государством если им что-то не понравится, пока сотрудники не начнут объединяться в коллективы

Пожалуй, лучше агитации за объединение сотрудников в профсоюзы и не придумаешь (позицию команды Навального не поддерживаю)

Читать далее
Total votes 39: ↑32 and ↓7+25
Comments21

Профсоюзный дайджест. Хвост виляет собакой. Украина, Apple, XSolla. 06-12.09.2021

Reading time6 min
Views5.6K

Syn ack, хабр!

Какую роль крупные корпорации играют в твоей жизни? Кроме того, что ты повсеместно потребляешь продукцию этих корпораций и сливаешь им полную информацию о себе, как ты думаешь, как еще FAANG компании влияют на твою повседневную жизнь?

В прошлом выпуске мы затронули тему того, как общество скатывается в мир киберпанка, и одним из признаков такого общества является отмирание роли государства. Можем ли мы констатировать, что государства постепенно уходят на второй план, и на их место приходят FAANG корпорации?

Ты можешь спросить:”что плохого, если вместо традиционных государств им на смену придут прогрессивные компании?” Основная проблема в том, что единственная цель любой коммерческой организации - это извлечение прибыли. Стремление каждой корпорации наращивать прибыль не является причиной жадности их собственников, а скорее является фактором их выживания - не увеличивая капитал, каждая компания рискует быть поглощенной другой корпорацией. Но когда корпорации некуда расширяться на её же рынке, тогда ей приходится вмешиваться в государственную политику для изменений условий под себя, чтобы прибыль продолжала расти, и в этот момент хвост начинает вилять собакой.

Читать далее
Total votes 43: ↑28 and ↓15+13
Comments62

Профсоюзный дайджест. Неравенство зарплат, Cyberpunk, Увольнения, Таксисты бизнесмены. Apple, Яндекс. 30.08-05.09.2021

Reading time7 min
Views7K

Syn ack, Хабр!

Эта неделя не так богата на новости, но зато заставляет лишний раз задуматься о будущем и готов ли ты к нему.

На что ты идешь уже сейчас ради успешного прохождения performance review и на что ты будешь готов в будущем?

Мир постепенно скатывается в мир киберпанка, только когда ты смотришь на его неоновые подсветки с экранов мониторов в очередной компьютерной игре - это не тоже самое, когда тебе приходится принимать антидеприссанты и легкие наркотики чтобы не терять с возрастом свою производительность уже сегодня, а в будущем твоими конкурентами на рынке могут стать эти веселые ребята и тогда легкими наркотиками уже не отделаешься.

И если ты еще надеешься, что лично тебя мир киберпанка не затронет, то вот твоим детям уже стоит задуматься над улучшениями своего организма, чтобы оставаться конкурентно способными на рынке и не умирать на работе от перегрузки.

А судьбы тех, кто не сможет конкурировать можно посмотреть уже сегодня.

Читать далее
Total votes 19: ↑16 and ↓3+13
Comments27

Профсоюзный дайджест. NASDAQ, VironIt, Яндекс, Метро, Uber. 23-29.08.2021

Reading time7 min
Views3.1K

Syn ack, Хабр!

Часто ли ты задумываешься о том, а что ты один можешь сделать? Но, почему ты считаешь, что ты один?

Когда я начинал писать статьи на хабре, я опасался, что те проблемы, с которыми сталкиваюсь я, они вообще актуальны только для меня - ведь не может же быть так, что все вокруг видят тот же бред, что и я, но при этом так же молчат. 

Но, как оказалось, рубрика очень хорошо зашла на хабре, я и благодарен всем, кто поддерживает мои статьи кармой и комментарием!

Но карма и комментарии, пусть и важный аспект - мы хотя бы начали говорить о проблемах в открытую, а не пытаться их замолчать под напором пропаганды айти компаний - но недостаточный.

Чтобы что-то начало меняться, нужно объединяться в профсоюзы, и эта неделя как раз показывает, как объединения работников делают их более свободными. 

Но в любом случае, прежде чем начинать действовать тебе следует сначала ознакомиться с теорией

Читать далее
Total votes 19: ↑14 and ↓5+9
Comments58

Заменяем глобальный аллокатор в Rust

Reading time11 min
Views7.2K

Вторая часть про работу с кучей, устанавливаем свой глобальный аллокатор. В принципе, это делается в несколько строк, но наша цель — действовать сознательно и профессионально, с глубоким проникновением в суть явлений, так что легкой жизни не будет (как и обещал).


Читать дальше →
Total votes 20: ↑20 and ↓0+20
Comments6

Почему важно понимать, как зарабатывает твоя компания

Reading time21 min
Views54K

Syn ack, хабр!

Мы с тобой привыкли, что с утра в офисе нас встречает аромат кофе и кондитерских изделий. Мы не спеша приступаем к своей работе, но иногда начинаем работать уже по пути в офис или даже во сне (что поделать, издержки профессии).

Но как часто ты задумывался, что является результатом нашей с тобой работы и каким образом заработок твоей компании влияет на тебя самого, мой коллега айтишник?

Впервые я задумался над этим, когда вместо аромата кофе и кондитерских изделий, меня встретил аромат керосина - в тот же день я узнал, что один из клиентов нашей компании пытался поджечь себя перед офисом, где я работал, но охранник успел вовремя среагировать и накрыть клиента своим телом, но аромат керосина стоял перед офисом еще очень долго…

Читать далее
Total votes 39: ↑35 and ↓4+31
Comments142

Стриминговые сервисы довольны финансовыми итогами года, но у музыкантов дела обстоят иначе

Reading time3 min
Views3.5K

Пока музыкальные площадки хвалятся прибылью за 2020-й и результатами первого квартала этого года, да еще и призывают авторов и исполнителей записывать и выкладывать свои произведения как можно чаще, последние зачастую вынуждены развиваться чуть ли не на голом энтузиазме. Обсудим кто им помогает, и как складывается ситуация в индустрии.

Читать далее
Total votes 8: ↑8 and ↓0+8
Comments5

Полезные консольные Linux утилиты

Reading time13 min
Views107K

В этой подборке представлены полезные малоизвестные консольные Linux утилиты. В списке не представлены Pentest утилиты, так как у них есть своя подборка.


Осторожно много скриншотов. Добавил до ката утилиту binenv.


binenv — cамая интересная утилита для установки новых популярных программ в linux, но которых нет в пакетном менеджере.

Читать дальше →
Total votes 118: ↑114 and ↓4+110
Comments110

Мелкая питонячая радость #15: генераторы тестовых данных, профайлер и консольная база знаний

Reading time3 min
Views5.8K

При долгой работе с большим проектом так или иначе упираешься в поиск узких мест в коде. Что только не используют для этого — от навороченных профайлеров и брейкпоинтов до выводов print и замеров времени вручную с выводом таймстампов на консоль.

Теперь в свой арсенал можно добавить профайлер pyinstrument. Традиционные профайлеры по шагам отслеживают выполнение программы, а pyinstrument реализуется концепцию статистического профайлинга — это когда профайлер не вмешивается в выполнение кода, а лишь записывает состояние стека вызова с определенной периодичностью.

Читать далее
Total votes 22: ↑22 and ↓0+22
Comments2

Собеседование по Data Science: что могут спросить и где найти ответы на вопросы

Reading time8 min
Views20K

Однажды я получил оффер от Deliveroo, в этой компании я должен был стать Data Science Manager. Пока я готовился к тому, чтобы приступить к выполнению своих обязанностей, оффер отозвали. У меня на тот момент не было подушки безопасности на случай продолжительного отсутствия работы. Я поделюсь с вами всем, что в итоге помогло мне получить сразу два оффера на должность Data Scientist от Facebook. Надеюсь, это поможет кому-то из вас выбраться из той сложной ситуации, в которой я оказался несколько месяцев назад.
Читать дальше →
Total votes 20: ↑19 and ↓1+18
Comments1

AutoVIML: Автоматизированное машинное обучение

Reading time4 min
Views2.8K

Перевод статьи подготовлен специально для студентов курса «Промышленный ML на больших данных»

Машинное обучение обладает преимуществом обучения алгоритмов, которые автоматически улучшаются, используя полученный опыт. Существует N различных алгоритмов и методов машинного обучения, и вам, как правило, нужно попробовать множество из них, чтобы найти лучшую модель прогнозирования для вашего датасета -  ту, которая будет иметь наивысшую точность.

Большинство методов машинного обучения, таких как регрессионные методы, классификация и другие модели, есть в Sklearn, но, чтобы выбрать, какой метод лучше всего подходит в нашем конкретном случае, нужно опробовать все эти модели вместе с настройкой гиперпараметров и найти наиболее эффективную модель. Вся эта работа отнимает много сил и времени, объем которых можно уменьшить с помощью пакета AutoVIML в Python.

Читать далее
Total votes 9: ↑7 and ↓2+5
Comments3

Распространённые заблуждения о временах жизни в Rust

Reading time27 min
Views20K

(прим. переводчика: времена жизни (lifetimes) — это одна из самых запутанных вещей в Rust, которая часто вызывает затруднение у новичков, даже несмотря на официальную документацию. Разъяснения по отдельным аспектам времён жизни есть, но они все разбросаны по разным источникам и ответам на Stack Overflow. Автор статьи собрал в одном месте и разъяснил множество связанных с временами жизни вопросов, что и делает эту статью столь ценной (я и сам почерпнул новое для себя отсюда). Я решил перевести её, чтобы дать возможность прочитать её тем, кто не владеет английским в достаточной степени, чтобы свободно читать оригинал, а также для того, чтобы повысить известность этой статьи среди русскоязычного Rust-сообщества)


19 мая 2020 г. · 37 минут · #rust · # lifetimes

Читать дальше →
Total votes 53: ↑51 and ↓2+49
Comments5

Какая асинхронность должна была бы быть в Python

Reading time9 min
Views13K
В последние несколько лет ключевое слово async и семантика асинхронного программирования проникла во многие популярные языки программирования: JavaScript, Rust, C#, и многие другие. Конечно, в Python тоже есть async/await, они появились в Python 3.5.

В этой статье хочу обсудить проблемы асинхронного кода, порассуждать об альтернативах и предложить новый подход поддерживать и синхронные, и асинхронные приложения одновременно.
Читать дальше →
Total votes 23: ↑17 and ↓6+11
Comments14

Книга «Программируем с PyTorch: Создание приложений глубокого обучения»

Reading time11 min
Views8.3K
image Привет, Хаброжители! Ян Пойнтер поможет разобраться, как настроить PyTorch в облачной среде, как создавать нейронные архитектуры, облегчающие работу с изображениями, звуком и текстом. Книга охватывает важнейшие концепции применения переноса обучения, модели отладки и использования библиотеки PyTorch. Вы научитесь: — Внедрять модели глубокого обучения в работу — Использовать PyTorch в масштабных проектах — Применять перенос обучения — Использовать PyTorch torchaudio и сверточные модели для классификации аудиоданных — Применять самые современные методы NLP, используя модель, обученную на «Википедии» — Выполнять отладку моделей PyTorch с TensorBoard и флеймграф — Развертывать приложения PyTorch в контейнерах «PyTorch –– это одна из самых быстрорастущих библиотек глубокого обучения, соперничающая с гигантом Google — TensorFlow — практически на равных.

Читать дальше →
Total votes 5: ↑5 and ↓0+5
Comments5

Go и кэши CPU

Reading time8 min
Views20K

Источник: unsplash.com

По словам Джеки Стюарта, трехкратного чемпиона мира по гонкам Формулы-1, понимание автомобиля помогло ему стать лучшим пилотом: «Гонщику не обязательно быть инженером, но нужен интерес к механике».

Мартин Томпсон (создатель LMAX Disruptor) применил эту концепцию к программированию. Если в двух словах, то понимание базового оборудования улучшит ваши навыки, когда речь заходит о разработке алгоритмов, структур данных и так далее.

Команда Mail.ru Cloud Solutions перевела статью, автор которой углубился в устройство процессора и рассмотрел, как понимание некоторых концепций CPU помогает принимать оптимальные решения.
Читать дальше →
Total votes 72: ↑69 and ↓3+66
Comments17

Архитектура нейронной сети RetinaNet

Reading time6 min
Views22K
Данная статья посвящается объяснению устройства архитектуры нейронной сети RetinaNet. Обзор был проведён мною в ходе выполнения дипломной работы, а так как для его написания потребовалось обращаться исключительно к англоязычным источникам и собрать найденную информацию воедино, я решил, что полученный материал поможет кому-то сократить время на поиск нужной информации и упростить понимание устройства нейросетей для задачи Object Detection.

Введение


Архитектура свёрточной нейронной сети (СНС) RetinaNet состоит из 4 основных частей, каждая из которых имеет своё назначение:

a) Backbone – основная (базовая) сеть, служащая для извлечения признаков из поступающего на вход изображения. Данная часть сети является вариативной и в её основу могут входить классификационные нейросети, такие как ResNet, VGG, EfficientNet и другие;

b) Feature Pyramid Net (FPN) – свёрточная нейронная сеть, построенная в виде пирамиды, служащая для объединения достоинств карт признаков нижних и верхних уровней сети, первые имеют высокое разрешение, но низкую семантическую, обобщающую способность; вторые — наоборот;

c) Classification Subnet – подсеть, извлекающая из FPN информацию о классах объектов, решая задачу классификации;

d) Regression Subnet – подсеть, извлекающая из FPN информацию о координатах объектов на изображении, решая задачу регрессии.

На рис. 1 изображена архитектура RetinaNet c ResNet нейросетью в качестве backbone.


Рисунок 1 – Архитектура RetinaNet с backbone-сетью ResNet

Разберём подробно каждую из частей RetinaNet, представленных на рис. 1.
Читать дальше →
Total votes 13: ↑12 and ↓1+11
Comments50

Самая сложная задача в Computer Vision

Reading time13 min
Views67K
Среди всего многообразия задач Computer Vision есть одна, которая стоит особняком. К ней обычно стараются лишний раз не притрагиваться. И, если не дай бог работает, — не ворошить.
У неё нет общего решения. Практически для каждого применения существующие алгоритмы надо тюнинговать, переобучать, или судорожно копаться в куче матриц и дебрях логики.

Статья о том как делать трекинг. Где он используется, какие есть разновидности. Как сделать стабильное решение.
Total votes 127: ↑127 and ↓0+127
Comments42

Алгоритм AdaBoost

Reading time4 min
Views15K
Перевод статьи подготовлен в преддверии старта продвинутого курса «Математика для Data Scienсe».




Введение


Алгоритм AdaBoost можно использовать для повышения производительности любого алгоритма машинного обучения. Машинное обучение стало мощным инструментом, позволяющим делать прогнозы на основе больших объемов данных. Оно стало настолько популярно на сегодняшний день, что приложения с машинным обучением находят применение даже в повседневных задачах. Один из самых распространенных примеров – рекомендации товаров на основе прошлых покупок, сделанных клиентом. Машинное обучение, часто называемое прогностическим анализом или прогностическим моделированием, можно определить как способность компьютеров учиться без явного программирования. Машинное обучение использует уже готовые алгоритмы для анализа входных данных, чтобы сделать предсказания по определенным критериям.
Читать дальше →
Total votes 7: ↑6 and ↓1+5
Comments0

Интерполяция и дискретизация, зачем они нужны при проективном преобразовании изображения?

Reading time9 min
Views13K
Привет, Хабр! Сегодня мы очень подробно расскажем о неочевидных моментах в такой, казалось бы, простой операции: исправлении проективных искажений на изображении. Как это часто оказывается в жизни, нам пришлось выбирать, что важнее: качество или скорость. И чтобы достичь некого баланса мы вспомнили об алгоритмах, которые активно исследовали еще в 80-90-е годы в рамках задачи рендеринга структур, и с тех пор редко вспоминали в контексте обработки изображений. Если интересно, заглядывайте под кат!



Читать дальше →
Total votes 6: ↑6 and ↓0+6
Comments4

Information

Rating
Does not participate
Location
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Date of birth
Registered
Activity